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社交网络特征和用户关系是社交网络分析研究的重要内容。该文对移动社交网络中存在的幂律分布及用户亲属关系判别问题进行研究。在幂律分布的研究中,该文在度、连通子图规模及用户联系人数量的分布中找出存在的三个幂律分布,同时分析其中规律和结论,并与其他社交网络进行对比。在该文亲属关系判别研究中,通过提取用户通话行为的多种显著特征,采用GBDT(gradient boost decision tree)与LR (logistic regression)融合方法,提出一种用户亲属关系判别模型,并通过实验验证该模型能有效判别出用户间是否存在亲属关系,判别精确率达到81.01%。 相似文献
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针对目前话题归类模型中文本逻辑结构特征与文本组织结构特征利用不充分的问题,该文提出一种面向文本结构的混合分层注意力网络的话题归类模型(TSOHHAN)。文本结构包括逻辑结构和组织结构,文本的逻辑结构包括标题和正文等信息;文本的组织结构包括字—词语—句层次。TSOHHAN模型采用竞争机制融合标题和正文以增强文本逻辑结构特征在话题归类中的作用;同时该模型采用字-词语-句层次的注意力机制增强文本组织结构特征在话题归类中的作用。在4个标准数据集上的实验结果表明,TSOHHAN模型能够提高话题归类任务的准确率。 相似文献
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